28、AI助力网络安全：技术与模型的融合应用

AI助力网络安全：技术与模型的融合应用

1. AI在网络安全中的应用优势与研究方向

随着用户、设备和环境的不断发展，识别与预期规范的偏差作为潜在网络攻击变得更加容易。为了进一步发挥人工智能（AI）系统应用的优势，需要将有限范围的数据存储与广泛的数据平台集成，以促进跨应用协作和数字生态系统的创建。这是因为AI严重依赖训练数据的数量，包括从数字模型生成的合成数据。训练数据必须包含有关感兴趣实体所有可能状态的信息，其质量、代表性和鲁棒性会显著影响系统性能和整体有效性。

AI应用的可能好处包括：
- 收集用于突出整个数据集上正常行为中断的统计信息。
- 识别操作时遇到的、预测分析未涵盖的关键情况。
- 处理操作时产生的大量数据，并识别和评估不一致性。

当前关于AI在运营数据分析中的研究活动集中在以下主题：
1. 基于分层和分布式神经网络的组合再学习系统。
2. 用于多无人机机队监测不利事件（如偏远地区事故）的大数据分析。
3. 用于空间监测和制造中图像识别的神经网络深度学习。
4. 自主系统的机器视觉。
5. 基于模糊逻辑的物流专家系统。
6. 使用深度学习神经网络的文本识别。
7. AI在工业领域物联网开发和实施中的应用。

2. 景观模型开发

景观模型是一种用于表示和分析实体技术发展状态的工具，实体可以是从信息系统到国家的不同规模的系统，在工业4.0运动中具有重要意义。景观通常由一组无序的技术、参与者、开发和实施组成，不能直接作为模型用于正式技术分析。因此，提出了用正式模型来描述景观：
[LS = {Reg, Tech, Ent, t